大语言模型特供版汉字：基于部首分解与图神经网络的多因素表示

汉字嵌部首，图卷蕴深机。嵌入相结合，结构见玄机。泛化能力强，共享共根基。

针对汉字在新环境下的调整，本文提出了一种结合传统字符嵌入与部首结构的图表示法，以捕捉汉字的语义和组成结构，专供大模型理解汉字。该方法通过将字符分解为部首并构建图表示，利用图卷积网络生成部首嵌入，并结合字符嵌入形成最终表示。提高了模型对共享部首信息的理解，并展示了较高的灵活性。文章提供了代码实现，包括字符嵌入和部首分解示例，同时提出了对图构建、复杂图神经网络和多模态融合的优化方向。

新词解释：字元 - 汉字的一个不可拆分笔画组合，暂时用连接性进行分解

汉字字元分解法

结合了传统的字符级嵌入和基于部首结构的图表示，旨在同时捕捉字符的语义意义和组成结构。

工作原理

每个字符由一个传统的嵌入向量表示。
将字符分解为其构成部首。
构建一个图，其中节点表示部首，边表示部首之间的连接。
对这个部首图应用图卷积，创建基于图的嵌入。
将字符嵌入和图嵌入相结合（通过加法）形成最终表示。

优点

组合理解：通过整合部首信息，模型可能能够捕捉中文字符的组合性质。
共享部首信息：共享部首的字符在嵌入中会有一些共同的成分，可能提高模型的泛化能力。
灵活性：这种方法可以处理具有不同数量部首的字符。

代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 11 14:52:56 2024

@author: yuhj
"""
import torch
import torch.nn as nn
import networkx as nx

class ChineseCharacterGraphEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_radicals):
        super().__init__()
        self.character_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.radical_embedding = nn.Embedding(num_radicals, embedding_dim)
        self.graph_conv = GraphConv(embedding_dim, embedding_dim)
        
    def forward(self, characters, radical_graphs):
        char_embeds = self.character_embedding(characters)
        
        graph_embeds = []
        for graph in radical_graphs:
            radical_ids = torch.tensor([node for node in graph.nodes()]).to(characters.device)
            radical_embeds = self.radical_embedding(radical_ids)
            edge_index = torch.tensor(list(graph.edges)).t().contiguous().to(characters.device)
            graph_embed = self.graph_conv(radical_embeds, edge_index)
            graph_embeds.append(graph_embed.mean(dim=0))  # 取平均作为整个图的嵌入
        
        graph_embeds = torch.stack(graph_embeds)
        
        return char_embeds + graph_embeds

class GraphConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_dim, out_dim)
        
    def forward(self, node_features, edge_index):
        # 简化的图卷积操作
        row, col = edge_index
        out = self.linear(node_features)
        out = torch.index_select(out, 0, row) + torch.index_select(out, 0, col)
        return out

def build_radical_graph(character):
    # 这是一个简化的实现，实际应用中需要更复杂的逻辑
    radical_dict = {
        '森': ['木', '木', '木'],
        '湖': ['氵', '胡'],
        '明': ['日', '月']
    }
    
    if character not in radical_dict:
        return nx.Graph()  # 返回空图
    
    radicals = radical_dict[character]
    G = nx.Graph()
    for i, radical in enumerate(radicals):
        G.add_node(i, radical=radical)
    
    # 简单地将所有部首连接起来
    for i in range(len(radicals)):
        for j in range(i+1, len(radicals)):
            G.add_edge(i, j)
    
    return G

# 使用示例
vocab_size = 5000
embedding_dim = 128
num_radicals = 214  # 常用部首数量

model = ChineseCharacterGraphEmbedding(vocab_size, embedding_dim, num_radicals)

# 假设我们有一个字符"森"
character_id = torch.tensor([42])  # 假设"森"的ID是42
radical_graph = build_radical_graph("森")

embedding = model(character_id, [radical_graph])
print(f"Embedding shape: {embedding.shape}")

可优化点

因为这是一个demo实现，所以具体使用时刻进行如下改进

改进图构建：开发更精确的算法来构建字符的部首图，考虑部首的空间关系和结构重要性。
扩展部首系统：建立一个全面的部首分解系统，包括罕见字符和异体字。
复杂的图神经网络：探索更先进的GNN架构，如GraphSAGE或GAT，以更好地捕捉部首间的复杂关系。
多模态融合：将这种基于图的方法与其他中文表示方法（如笔画序列或视觉特征）结合。
下游任务评估：在各种NLP任务（如命名实体识别、情感分析等）中评估这种嵌入方法的效果。

汉字字元提取

考虑到使用部首分解需要将汉字进行分解，提取出偏旁和部首等，后续还涉及到音调等，如果完全人工操作，会需要较大的工作量（由人工来做相对质量会高很多），但我没时间。于是设计了一个原型来实现汉字分解，将汉字拆分成构成它的独立部件或笔画。

工作原理

使用系统字体将汉字渲染为图像
对图像进行二值化处理
应用连通组件分析识别独立部件
使用自定义算法对部件进行排序
可视化展示分解结果

代码实现

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Sep 11 15:51:58 2024

@author: yuhj
"""

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def draw_chinese_char(character, size=32):
    image = Image.new("RGB", (size, size), color="white")
    draw = ImageDraw.Draw(image)
    font = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/Deng.ttf", size)
    draw.text((0, 0), character, font=font, fill="black")
    return np.array(image)

def get_component_features(component):
    y, x = np.where(component > 0)
    x_min, y_min = np.min(x), np.min(y)
    x_max, y_max = np.max(x), np.max(y)
    area = np.sum(component > 0)
    return x_min, y_min, x_max, y_max, area

def custom_sort(components):
    features = [get_component_features(comp) for comp in components]
    
    def sort_key(item):
        comp, (x_min, y_min, x_max, y_max, area) = item
        return (x_min // 3, y_min, -area)  # Group by x (in bins of 3 pixels), then by y, then by descending area
    
    return [comp for comp, _ in sorted(zip(components, features), key=sort_key)]

def decompose_character(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    _, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    
    # 寻找连通区域
    num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(binary, connectivity=8)
    
    # 创建组件列表（跳过背景）
    components = []
    for i in range(1, num_labels):
        component = np.zeros_like(binary)
        component[labels == i] = 255
        components.append(component)
    
    # 使用自定义排序
    sorted_components = custom_sort(components)
    
    return sorted_components, binary

def visualize_decomposition(original, components, binary):
    n = len(components) + 2  # 原图、二值图、分割结果
    fig, axes = plt.subplots(1, n, figsize=(n*2, 2))
    
    axes[0].imshow(original)
    axes[0].set_title("Original")
    axes[0].axis('off')
    
    axes[1].imshow(binary, cmap='gray')
    axes[1].set_title("Binary")
    axes[1].axis('off')
    
    for i, comp in enumerate(components):
        axes[i+2].imshow(comp, cmap='gray')
        axes[i+2].set_title(f"Component {i+1}")
        axes[i+2].axis('off')
    
    plt.suptitle(f"Number of components: {len(components)}")
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 使用示例
characters = ["河", "吃", "森"]
for char in characters:
    char_image = draw_chinese_char(char)
    components, binary = decompose_character(char_image)
    visualize_decomposition(char_image, components, binary)